Day 18. 模型選擇、模型評估(一) 什麼是驗證集Validation Set | 就愛喝咖啡
訓練集Trainingset:全部的資料用於訓練模型。驗證集Validationset:估計預測誤差(predictionerror),用來從眾多模型中選擇出最終模型。測試集Testingset:評估 ...
前言前面幾天陸陸續續介紹了不同的機器學習模型,但是我們都沒有將不同的模型進行比較和評估,今明兩天要來講講如何選擇、評估模型,以及如何分割資料進行建模。
模型選擇、模型評估 資料集介紹 (訓練集、驗證集、測試集) 近似驗證 模型選擇、模型評估當我們建立完許多同的模型後通常會有兩個目標:
Model selection 模型選擇The process of selecting the proper level of flexibility for a model.
估計不同模型的表現( performance )以選擇最佳模型。
Model assessment 模型評估Evaluating a model’s performance.
選擇了表現最好的最終模型後,去看其對新數據( testing data )的預測誤差(prediction error, generalization error)。
一般來說建了機器學習模型後要進行模型選擇、參數調校時,離不開驗證 ( Validation)的介紹。這是因為機器學習的模型在訓練資料充足時,提高模型複雜度能輕易地讓準確率上升,但也會伴隨著非常普遍的問題: 過度擬合 Overfitting,這時候我們需要驗證集來檢測避免模型配適發生過度擬合的問題。 The Elements of Statistical Learning. FIGURE 2.11. Model Complexity[1]
除此之外,接下來預計要介紹的模型包括: 支持向量機 SVM、決策樹 Decision Tree、隨機森林 Random Forest、集成學習 Ensemble Learning ...
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